pandas教程:[14]按月分组
我们经常处理的数据是不规范的,尤其是包含日期的数据,通常需要做一些转换,今天我们就做一个按月分组的实例,具体过程如下:
引入相关模块
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/ad121888912ca5caf05844fb8bfc77f7990e9407.jpg)
创建一个DataFrame对象,索引为日期
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/a749bb0f94fc508cde7e134b01775ddd894cfd07.jpg)
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/955ea0e434daf05e1793adc2751d96d81919e507.jpg)
假如索引为日期Series,按月分组很简单,用到了一个lambda函数
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/5917cb3da824d8e9b4626fd5da598540112ac807.jpg)
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/18aebc5f0c14c27b5b32523a2a46b7b1eff93904.jpg)
但是有时候,索引不是日期,但是有一列数据为日期格式,因此,我们同样可以使用一个lambda函数来进行分组:
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/3d002dbad341037d74871dc5a9bc7dc5ce672d04.jpg)
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/a1780d1fceecd3d9d1c526776799594305010804.jpg)
但实际上,我们还可以将日期数据列设置为索引就可以使用上一种方法啦:
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/4759c1dae43b3b86cf919be4185653bbf9207504.jpg)
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/3c42a5ea3e8630488ff30367c33104ebf7a75204.jpg)
假如,我们的日期数据是以字符串的形式存储的,也不必着急,我们可以轻松的将其转换为Date
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/bff8683e21c2bbd6f361b95b116186254093ae04.jpg)
![pandas教程:[14]按月分组](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/76b6860e5f2043716c6ae293323acd8921c58f04.jpg)
声明:本网站引用、摘录或转载内容仅供网站访问者交流或参考,不代表本站立场,如存在版权或非法内容,请联系站长删除,联系邮箱:site.kefu@qq.com。
阅读量:66
阅读量:172
阅读量:139
阅读量:178
阅读量:157